氣候變化條件下大伙房水庫水質(zhì)響應(yīng)研究

方世燚

[摘要]結(jié)合大伙房水庫集水區(qū)清源氣象站的實測降水量數(shù)據(jù)，利用全球氣候模式輸出結(jié)果，對該地區(qū)2021～2060 年的氣候變化趨勢進行預(yù)測，采用NCC/GU天氣發(fā)生器降尺度方法對清源氣象站的日最高氣溫、日最低氣溫、日降雨量進行分析，生成未來氣候變化情景。進而將未來氣候變化模擬結(jié)果作為SWAT模型的氣象輸入數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來年大伙房水庫集水區(qū)的非點源污染負(fù)荷的變化情況。

[關(guān)鍵詞]全球氣候模式;非點源污染負(fù)荷

[中圖分類號]X824[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

1? ? 引言

水環(huán)境不僅是自然環(huán)境中重要的組成部分，同時也是人類生存的基本環(huán)境。近年來，氣候變暖引發(fā)的一系列自然災(zāi)害嚴(yán)重危害了人類的生存，同時抑制了水質(zhì)的提升。2013年8月16日，大伙房水庫集水區(qū)發(fā)生了百年一遇的暴雨洪澇災(zāi)害。據(jù)統(tǒng)計全市平均降雨量127.3mm，最大雨量出現(xiàn)在清源雨量站高達(dá)405.5mm。極端降雨導(dǎo)致164 人死亡失蹤，5000多人無家可歸。本次降雨過程特點是雨勢大、降雨總量大，有8個雨量站降雨量高于300mm。極端天氣導(dǎo)致大伙房水庫的水質(zhì)明顯降低，TP最大超標(biāo)倍數(shù)為 7.54倍。除此之外，大伙房水庫集水區(qū)在20年內(nèi)共發(fā)生了三次暴雨洪澇災(zāi)害。由于氣候變化影響導(dǎo)致自然災(zāi)害增加，導(dǎo)致大量的營養(yǎng)鹽流入水庫讓藻類滋生引發(fā)水質(zhì)惡化。大伙房水庫集水區(qū)水體經(jīng)歷復(fù)雜的物理、化學(xué)及生物作用。因此，如何有效挖掘氣候變化與水質(zhì)的響應(yīng)關(guān)系已成為日益關(guān)注的焦點。氣候變化條件下大伙房水庫集水區(qū)水質(zhì)響應(yīng)具有重要的理論意義與現(xiàn)實意義。目前，國內(nèi)外非點源污染模型模擬研究已較為深入和廣泛，但氣候變化條件下的水質(zhì)模擬研究案例較少。本研究通過模擬大伙房水庫集水區(qū)在氣候變化條件下的水質(zhì)響應(yīng)，能夠進一步完善水質(zhì)模擬的應(yīng)用體系，確定氣候變化條件下水質(zhì)模擬參數(shù)，豐富氣候變化水質(zhì)模擬經(jīng)驗，拓展模型對水質(zhì)模擬的適用條件和范圍，為其他地區(qū)氣候變化水質(zhì)模擬提供參考和借鑒。氣候變化引發(fā)的一系列自然災(zāi)害不僅對財產(chǎn)、公共基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)業(yè)和旅游業(yè)帶來無可估量的損失，同時，對流域水質(zhì)的進一步提升起到了嚴(yán)重的阻礙作用。因此探索氣候變化和水質(zhì)的響應(yīng)關(guān)系，確定水源污染降雨臨界值，有助于提升大伙房水庫集水區(qū)水質(zhì)，構(gòu)建大伙房水庫集水區(qū)水質(zhì)預(yù)警體系，制定水體污染防范對策。

2? ? 資料與方法

2.1? ? 模型構(gòu)建

SWAT 模型由美國農(nóng)業(yè)部（USDA）農(nóng)業(yè)研究局（ARS）主導(dǎo)開發(fā)，用于提取天氣、土地利用、土壤類型、農(nóng)業(yè)活動等輸入數(shù)據(jù)，是可模擬連續(xù)動態(tài)過程的流域分布式水文模型。SWAT 模型對空間數(shù)據(jù)進行離散化和參數(shù)化的處理，能模擬和預(yù)測不同情景對流域的影響，在非點源管理與控制過程中應(yīng)用較廣泛。提取和整理SWAT模型水質(zhì)模擬所需的空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)，構(gòu)建水質(zhì)模擬數(shù)據(jù)庫。屬性數(shù)據(jù)包括氣象、水文、水庫、灌區(qū)、去用水、農(nóng)業(yè)管理措施、制度等?？臻g數(shù)據(jù)包括高程模型DEM圖、土壤類型圖、土地利用類型圖、流域地形數(shù)據(jù)等。

2.2? ? 模型率定

為了提高模型模擬效率，需對SWAT模型進行敏感性分析，從中選取對模擬結(jié)果有較大影響的參數(shù)。SWAT模型具有敏感性分析模塊，采用LH-OAT方法。該方法保證了模型輸出結(jié)果的變化與輸入的變化有較高的對應(yīng)性，具備了穩(wěn)定性和精確性。

2.3? ? 未來氣候情景設(shè)定

氣候變化預(yù)估采用HadCM3全球氣候模式，選取A2作為未來中高溫室氣體排放情景，選取B2作為未來中低溫室氣體排放情景。采用NCC/GU 天氣發(fā)生器對清源氣象站日降水和日最高最低氣溫進行降尺度分析，從而生成未來氣候情景并作為SWAT模型氣象參數(shù)輸入。NCC/GU天氣發(fā)生器主要原則是馬爾科夫鏈的無后效性，即認(rèn)為一種狀態(tài)能否出現(xiàn)，僅取決于前一天的狀態(tài)，而與更前時刻的狀態(tài)無關(guān)。當(dāng)資料缺乏或時間長度較短，轉(zhuǎn)移概率難以確定時，可以通過經(jīng)驗公式進行計算，利用轉(zhuǎn)移概率可以進行數(shù)據(jù)模擬。日降水的發(fā)生概率是通過兩狀態(tài)一階馬爾科夫鏈方法模擬得到干、濕日序列得以確定。日降水量則采用兩參數(shù)的GAMMA分布進行模擬。天氣發(fā)生器對氣溫等非降水變量的模擬，是基于降水的發(fā)生概率，同樣分序列方法進行模擬，確定干、濕日序列后，分別采用相應(yīng)的模擬參數(shù)進行氣溫等變量的模擬。一階馬爾科夫鏈模擬降水的發(fā)生，是基于馬爾科夫鏈的無后效性的思想，認(rèn)為當(dāng)日降水的出現(xiàn)僅取決于前一天有無降水發(fā)生，通過歷史觀測資料或經(jīng)驗公式計算求得干日濕日間的轉(zhuǎn)移概率，從而確定降水是否發(fā)生。降水量的變化采用兩參數(shù)GAMMA分布來描述。GAMMA分布主要由形態(tài)參數(shù)ALPHA和尺度參數(shù)BETA決定。ALPHA參數(shù)決定了GAMMA分布的形狀，其值越小，分布的形狀偏度越大，平均日降水量也就越小;BETA參數(shù)決定了GAMMA分布分散度，其值越大，分布的離散程度越大。

3? ? 結(jié)語

本研究基于大伙房水庫集水區(qū)SWAT模型的構(gòu)建、參數(shù)率定和模型驗證，模擬評價了流域非點源污染分布特征。模型校準(zhǔn)驗證結(jié)果表明SWAT模型在大伙房水庫集水區(qū)的適用性較好。NCC/GU天氣發(fā)生器對降水量和氣溫的模擬均取得了比較理想的結(jié)果且在降水量數(shù)值模擬方面具有一定的優(yōu)勢。在氣候變化的影響下，大伙房水庫集水區(qū)未來30年的徑流量、TP負(fù)荷、TN負(fù)荷變化也均表現(xiàn)出增加的趨勢，其中徑流量較基準(zhǔn)期的平均增幅最大，TP/TN負(fù)荷的平均增幅相對較小，但年際波動幅度較大。

[參考文獻(xiàn)]

[1] 佟敬軍，李茹.2013年洪水災(zāi)害后大伙房水庫的水質(zhì)變化情況分析[J].環(huán)境保護與循環(huán)經(jīng)濟，2014，34（06）：60-61+72.

[2] 李明濤.密云水庫流域土地利用與氣候變化對非點源氮、磷污染的影響研究[D].北京：首都師范大學(xué)，2014.